亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于SAC對(duì)消費(fèi)與生產(chǎn)進(jìn)行分析和可視化展示

        2021-12-01 09:16:08鄔林松
        大眾投資指南 2021年25期
        關(guān)鍵詞:消費(fèi)量空氣質(zhì)量可視化

        鄔林松

        (大連東軟信息學(xué)院信息與商務(wù)管理學(xué)院,遼寧 大連 116000)

        根據(jù)目前的空氣污染調(diào)查顯示來(lái)看,[1]當(dāng)前,我國(guó)大部分城市都出現(xiàn)了霧霾天氣,霧霾不僅危害人們身體健康,還造成一定的經(jīng)濟(jì)損失以及生活的諸多負(fù)面影響,根據(jù)研究調(diào)查表明,導(dǎo)致問題的直接源頭就是人們的消費(fèi)與生產(chǎn)模式。

        世界衛(wèi)生組織最新更新的城市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)顯示,[2]在全世界103個(gè)國(guó)家和地區(qū)的3000多個(gè)監(jiān)測(cè)空氣質(zhì)量的城市中,80%以上的城市空氣顆粒物(PMIO)和細(xì)顆粒物(PM2.5)污染水平超過了世界衛(wèi)生組織(世衛(wèi)組織)建議的標(biāo)準(zhǔn)。顯然,世界衛(wèi)生組織的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)向我們揭示了一個(gè)令人震驚的事實(shí)——全球城市空氣污染已經(jīng)非常嚴(yán)重,環(huán)境問題是國(guó)際關(guān)系中的一個(gè)非傳統(tǒng)安全問題,由于空氣污染的擴(kuò)散性和遠(yuǎn)距離遷移性,它已成為國(guó)際合作的焦點(diǎn)??諝馕廴静粌H是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的產(chǎn)物,是人們消費(fèi)和生產(chǎn)的產(chǎn)物,也是影響人類健康和經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要因素,空氣污染的跨界趨勢(shì)已經(jīng)成為世界各國(guó)政府應(yīng)該處理和人們密切關(guān)注的社會(huì)問題。

        一、SAP Analytics Cloud產(chǎn)品介紹

        (一)產(chǎn)品簡(jiǎn)介

        SAP Analytics Cloud(中文簡(jiǎn)稱SAP分析云,縮寫SAC)是SAP提供的一種SaaS(軟件即服務(wù))解決方案,用于各種企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、計(jì)劃和預(yù)測(cè)。

        在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代,大規(guī)模、高緯度、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)層出不窮,用傳統(tǒng)的顯示技術(shù)很難將這類數(shù)據(jù)以完美的可視化形式展現(xiàn)出來(lái)。SAC就是為解決這一問題而開發(fā)的,它具有大屏幕、純色、高亮度、高分辨率等顯示優(yōu)勢(shì),結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)渲染技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、實(shí)時(shí)圖形化可視化數(shù)據(jù)、場(chǎng)景和實(shí)時(shí)交互,讓用戶更容易理解演示的數(shù)據(jù)和空間知識(shí)。此外,SAC工具的數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)找到合適的可視化方法,直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù),而發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)中包含的規(guī)律或信息,則有助于用戶通過認(rèn)知數(shù)據(jù)做出新的發(fā)現(xiàn),發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)所反映的本質(zhì)。

        (二)基本功能

        SAC是基于SAP HANA Cloud Platform(SCP)構(gòu)建的,因此SAC是天然和SCP集成在一起的,具有所有SaaS的特性,可幫助企業(yè)用戶打通信息孤島,實(shí)現(xiàn)由數(shù)據(jù)支持的最佳業(yè)務(wù)決策。它是一款非常易用的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品,用戶通過簡(jiǎn)單地點(diǎn)擊、拖拽等動(dòng)作即可完成數(shù)據(jù)的連接、準(zhǔn)備、分析和預(yù)測(cè)工作。SAC具有數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、數(shù)字董事會(huì)等模塊,可以通過一個(gè)個(gè)模塊使得數(shù)據(jù)能夠更好地達(dá)到可視化的效果。

        其中,Model(模型)和Story(故事)是SAC中的兩個(gè)最基本的概念,依據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立模型,在創(chuàng)建模型的過程中,可以對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理。然后基于模型建立故事,故事也是分析結(jié)果的展現(xiàn)形式,在故事中可以包括各種各樣的可視化圖表。

        二、數(shù)據(jù)收集及處理

        (一)數(shù)據(jù)收集

        數(shù)據(jù)是開展可視化研究的基礎(chǔ)。在收集消費(fèi)與生產(chǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)中,可以選擇國(guó)內(nèi)、國(guó)際兩個(gè)層面的三個(gè)方面進(jìn)行數(shù)據(jù)收集及分析處理。

        1.氣候變化

        隨著工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展,溫室氣體的排放,全球溫室效應(yīng)變得越來(lái)越顯著,全球的氣候變化也客觀的體現(xiàn)出當(dāng)代人們消費(fèi)與生產(chǎn)的現(xiàn)狀。通過調(diào)查表明,歐非地區(qū)的氣候變化尤為明顯,我們通過對(duì)歐非氣候數(shù)據(jù)的收集、清洗,從其平均氣侯的差異來(lái)體現(xiàn)消費(fèi)與生產(chǎn)的現(xiàn)狀。

        2.能源消費(fèi)

        根據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)顯示,2014 年我國(guó)生活用能源消費(fèi)中,商品能源消費(fèi)總量為 23207 萬(wàn) tce,占生活能源消費(fèi)總量的66%,其中電能消費(fèi)量為 7727.29 萬(wàn) tce,煤炭為 14053.85tce,液化氣為 1426.13 萬(wàn) tce,生物質(zhì)能中柴薪和秸稈為 9783.75萬(wàn) tce,可再生能源中沼氣的消費(fèi)量為 1102.37 萬(wàn) tce,太陽(yáng)能為 1114.02 萬(wàn) tce,[3]我國(guó)能源消費(fèi)中商品能源的消費(fèi)比重在不斷增加,高品位清潔能源如太陽(yáng)能、天然氣、沼氣等也有較大幅度的增長(zhǎng)。借此我們收集國(guó)內(nèi)的能源消費(fèi)相關(guān)數(shù)據(jù),來(lái)體現(xiàn)能源消費(fèi)的現(xiàn)狀。

        3.空氣污染

        我們以美國(guó)空氣污染為例,通過對(duì)美國(guó)空氣污染數(shù)據(jù)的收集,對(duì)排放的CO、NO2、O3、SO2等污染性氣體進(jìn)行比較,來(lái)直觀地體現(xiàn)出美國(guó)空氣污染的嚴(yán)重性,及反應(yīng)不可持續(xù)性的消費(fèi)與生產(chǎn)帶來(lái)的危害。

        (二)數(shù)據(jù)處理

        在數(shù)據(jù)導(dǎo)入后,SAC提供了很多預(yù)制的功能,可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和建模,這個(gè)環(huán)節(jié)也稱之為數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)處理分為三個(gè)步驟:數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)校準(zhǔn)、數(shù)據(jù)聚類。

        剛收集的原始數(shù)據(jù)中存在大量不確定性和雜數(shù)據(jù),不能直接進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,必須進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。對(duì)于異常的數(shù)據(jù),可以通過設(shè)定一些規(guī)則,使用有效性驗(yàn)證的方法進(jìn)行篩選。對(duì)于缺失的數(shù)據(jù),可以采取刪除或填充的方法進(jìn)行處理。此外,數(shù)據(jù)清洗還包括重復(fù)值的刪除以及數(shù)據(jù)類型的檢查等。

        基于數(shù)據(jù)的定位服務(wù)是數(shù)據(jù)可視化研究的一個(gè)重要方面,然而由于定位覆蓋范圍較大、分布不均勻,使得其準(zhǔn)確度較低,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn)。利用多源數(shù)據(jù)融合的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn),從而提高定位數(shù)據(jù)的精確度。

        收集的消費(fèi)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)屬于粗?jǐn)?shù)據(jù),不能直接聚類,需要進(jìn)行特征提取。[4]傳統(tǒng)特征提取的方法有:基于基本統(tǒng)計(jì)方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于快速傅里葉變換(fast Fourier transform,F(xiàn)FT)的特征提取。

        三、數(shù)據(jù)可視化分析

        數(shù)據(jù)可視化指的是基于不同的數(shù)據(jù)模型,終端用戶可以創(chuàng)建可視化的故事(Story), 并基于此業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)的鉆取和分析,梳理可視故事化的特征有助于理解其實(shí)現(xiàn)方法的選擇。[5]可視故事化的特征包括:敘事主體平衡性、圖像敘事獨(dú)立性和情感聯(lián)結(jié)性。SAC提供了預(yù)制的預(yù)測(cè)模型,以及Smart Assist等功能,可以幫助用戶輕松地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析和預(yù)測(cè)。

        根據(jù)負(fù)責(zé)任的消費(fèi)與生產(chǎn)主題,我們選擇了歐非氣候變化、中國(guó)能源消費(fèi)量、美國(guó)空氣污染以及全球空氣質(zhì)量指數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行可視化展示,借氣候變化、能源消費(fèi)、空氣污染及空氣質(zhì)量指數(shù)來(lái)體現(xiàn)當(dāng)前消費(fèi)與生產(chǎn)所帶來(lái)的負(fù)影響,應(yīng)該得到社會(huì)的關(guān)注與重視。

        (一)歐非氣候變化

        在分析歐非氣候變化的數(shù)據(jù)中,通過國(guó)家城市的經(jīng)緯坐標(biāo)確立其地理分布,并用不同顏色來(lái)體現(xiàn)其平均氣侯的差異(見圖1)。運(yùn)用SAC工具的這種表現(xiàn)形式,準(zhǔn)確直觀地把歐非地區(qū)的氣候變化情況展現(xiàn)出來(lái),美觀而又清晰。

        圖1 歐非氣候變化地理分布圖

        在進(jìn)行歐非氣候變化可視化時(shí),歐非不同國(guó)家每年的平均氣候也在變化,想要準(zhǔn)確看出其趨勢(shì)及反應(yīng)消費(fèi)與生產(chǎn)的負(fù)影響主題,可通過SAC工具繪制熱圖的形式(見圖2),來(lái)展現(xiàn)其規(guī)律性。以橫坐標(biāo)為時(shí)間年限,縱坐標(biāo)為國(guó)家名稱,再通過不同顏色來(lái)表示平均氣候的高低,每個(gè)方塊的值是歐非不同國(guó)家當(dāng)年的平均氣候值。比如通過顏色就可以看出,Nigeria每年平均氣候普遍高于其他國(guó)家,且每年氣候溫度呈現(xiàn)上升趨勢(shì),Egypt、Turkey每年平均氣候次之。此外,整體而言,歐非各個(gè)國(guó)家氣候溫度都呈現(xiàn)上升趨勢(shì),全球溫室效應(yīng)變得越來(lái)越顯著,我們應(yīng)該給予重視。

        圖2 歐非不同國(guó)家每年的平均氣候熱圖

        (二)中國(guó)能源消費(fèi)量

        在分析中國(guó)能源消費(fèi)量之前,我們以中國(guó)黑龍江省為例子分析了中國(guó)局部地區(qū)能源消費(fèi)現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)黑龍江省在消耗能源種類中,各種能源在省內(nèi)村鎮(zhèn)生活用能源中占的比例,從圖表中可以看出能源消耗巨大(見圖3)。

        圖3 黑龍江省各地區(qū)村鎮(zhèn)生活用不同種類能源人均消費(fèi)量視圖

        接下來(lái)是對(duì)全國(guó)的生活用能源消費(fèi)量現(xiàn)狀的分析(見圖4),全國(guó)能源消費(fèi)總量整體呈現(xiàn)的是西低東高的趨勢(shì),東北等部分地區(qū)能源消費(fèi)總量明顯高于全國(guó)其他各地區(qū),對(duì)于清潔性能源的分析發(fā)現(xiàn)中部地區(qū)和南方部分地區(qū)清潔性能源消費(fèi)總量要高于全國(guó)其他各地區(qū),北方地區(qū)的清潔性能源消費(fèi)總量和人均清潔性能源消費(fèi)量均較低??偟膩?lái)說,全國(guó)總的能源消耗量還是比較大的,對(duì)于清潔能源還沒有相對(duì)普及,能源消耗,環(huán)境污染比較嚴(yán)重,我們需要去重視。

        圖4 全國(guó)各省村鎮(zhèn)商品能源消費(fèi)量視圖

        (三)美國(guó)空氣污染

        對(duì)于美國(guó)的空氣污染狀況,我們通過分析2009年美國(guó)的污染氣體排放量,對(duì)NO2、O3、SO2、CO進(jìn)行對(duì)比分析,體現(xiàn)出污染氣體的排放量都比較高,在一些發(fā)達(dá)的城市更是如此。比如California、New York等地區(qū)的污染氣體排放量尤為的高,空氣污染嚴(yán)重(見圖5)。

        圖5 美國(guó)各州氣體污染平均值比較圖

        為了更好地展現(xiàn)出美國(guó)各城市的空氣污染狀況,能夠使得美國(guó)城市與城市,污染氣體與污染氣體之間有明顯的比較,通過SAC工具繪制了美國(guó)各城市的空氣質(zhì)量指數(shù)趨勢(shì)圖(見圖4-6),根據(jù)不同城市不同污染氣體的空氣質(zhì)量指數(shù)來(lái)可視化比較。在對(duì)污染氣體CO、NO2、SO2這三種氣體分析中,從圖中可以明顯看出CO氣體是美國(guó)大多城市的主要污染氣體,普遍高于其他兩種氣體的空氣質(zhì)量指數(shù)。

        五、總結(jié)與展望

        數(shù)據(jù)分析是一個(gè)檢查、清理、轉(zhuǎn)換和建模數(shù)據(jù)可視化的過程,目的是發(fā)現(xiàn)有用的信息、告知結(jié)論和支持決策。數(shù)據(jù)分析有多個(gè)方面和方法,包括不同名稱下的不同技術(shù),并用于不同的商業(yè)、科學(xué)和社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域。在當(dāng)今的商業(yè)世界,數(shù)據(jù)分析在使決策更加科學(xué)并幫助企業(yè)更有效地運(yùn)營(yíng)方面發(fā)揮著作用。本文基于SAC對(duì)消費(fèi)與生產(chǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化展示,從國(guó)內(nèi)、國(guó)外兩個(gè)層面,氣候變化、能源消費(fèi)、空氣污染三個(gè)方面,來(lái)有效進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集與分析,且在分析過程中加入數(shù)據(jù)挖掘模塊,使得信息搜集更加高效,提高信息處理動(dòng)態(tài)分配的效率,從而突出現(xiàn)如今消費(fèi)與生產(chǎn)的弊端,我們應(yīng)該采取更加可持續(xù)的生產(chǎn)與消費(fèi)模式,貫徹落實(shí)可持續(xù)發(fā)展之路。

        圖6 美國(guó)各城市的空氣質(zhì)量指數(shù)比較趨勢(shì)圖

        猜你喜歡
        消費(fèi)量空氣質(zhì)量可視化
        基于CiteSpace的足三里穴研究可視化分析
        基于Power BI的油田注水運(yùn)行動(dòng)態(tài)分析與可視化展示
        云南化工(2021年8期)2021-12-21 06:37:54
        基于CGAL和OpenGL的海底地形三維可視化
        “融評(píng)”:黨媒評(píng)論的可視化創(chuàng)新
        “空氣質(zhì)量發(fā)布”APP上線
        車內(nèi)空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)展
        汽車與安全(2016年5期)2016-12-01 05:22:14
        重視車內(nèi)空氣質(zhì)量工作 制造更環(huán)保、更清潔、更健康的汽車
        汽車與安全(2016年5期)2016-12-01 05:22:13
        開展“大氣污染執(zhí)法年”行動(dòng) 加快推動(dòng)空氣質(zhì)量改善
        2015年全球廢鋼消費(fèi)量同比下降
        上海金屬(2016年4期)2016-04-07 16:43:41
        2014年國(guó)際橡膠消費(fèi)量增加6.7%
        五月综合激情婷婷六月色窝| 中文字幕亚洲精品专区| 日本一区二区三区免费精品| 一本色道无码道dvd在线观看| 亚洲AV无码一区二区三区日日强| 国内精品91久久久久| 中文字幕一区乱码在线观看| 成人免费a级毛片无码片2022| 国产av一区二区精品久久凹凸| 亚洲VA欧美VA国产VA综合| 一区二区三区免费自拍偷拍视频| 极品少妇xxxx精品少妇偷拍| 中国丰满熟妇xxxx| 亚洲综合日韩中文字幕| 亚洲av男人的天堂在线| 99国产精品99久久久久久| av蓝导航精品导航| 在线看亚洲十八禁网站| 人妻精品久久一区二区三区 | 五月婷一本到五月天| 日本骚色老妇视频网站| 日产精品高潮一区二区三区5月 | 乱人伦人妻中文字幕不卡| 国产成人亚洲精品一区二区三区| 蜜桃视频在线观看网址| 粗大的内捧猛烈进出少妇| 国产精品区一区第一页| 亚洲av福利天堂在线观看| 日本美女在线一区二区| 97精品超碰一区二区三区| 四虎精品影视| 免费人成网站在线观看| 国产精品麻豆va在线播放| 精品国产v无码大片在线观看| 国产日韩午夜视频在线观看 | 亚洲国产精品久久久久秋霞影院| 91在线区啪国自产网页| 亚洲无人区乱码中文字幕能看| 99视频30精品视频在线观看| 中文字幕亚洲综合久久菠萝蜜| 国产成人高清视频在线观看免费 |